String，如下： 这两个冒号 :: 是运算符，允许将特定的 from 函数置于 String 类型的命名空间 （namespace）下，而不需要使用类似 string_from 这样的名字。在第五章的 “方法语 法”（“Method Syntax”） 部分会着重讲解这个语法，而且在第七章的 “路径用于引用模块树中 的项” 中会讲到模块的命名空间。 let mut s = String::from("hello"); sign_in_count, }; } 示例 5-6：使用 user1 中的一个值创建一个新的 User 实例 使用结构体更新语法，我们可以通过更少的代码来达到相同的效果，如示例 5-7 所示。.. 语 法指定了剩余未显式设置值的字段应有与给定实例对应字段相同的值。 文件名：src/main.rs fn main() { // --snip-- let user2 = User { 改（&mut self）或者是获取所有权（self）。 事实上，Rust 对方法接收者的隐式借用让所有权在实践中更友好。 带有更多参数的方法 让我们通过实现 Rectangle 结构体上的另一方法来练习使用方法。这回，我们让一个 Rectangle 的实例获取另一个 Rectangle 实例，如果 self （第一个 Rectangle）能完全包含第 二个长方形则返回 true；否则返回 false。一旦我们定义了

（b）提高人工智能系统最终用途追溯能力，防止被用于核生化导等大规 模杀伤性武器制造等高危场景。 4.2.3 认知域风险应对 （a）通过技术手段判别不符合预期、不真实、不准确的输出结果，并依 法依规监管。 （b）对收集用户提问信息进行关联分析、汇聚挖掘，进而判断用户身份、 喜好以及个人思想倾向的人工智能系统，应严格防范其滥用。 （c）加强对人工智能生成合成内容的检测技术研发，提升对认知战手段- 智能产品成为网络攻击的目标。 （f）社会公众应注意人工智能产品对儿童和青少年的影响，预防沉迷及 过度使用。- 17 - 人工智能安全治理框架 安全风险 技术应对措施 综合治理措施 内生（自 身）安全 风险 模型算 法安全 风险 可解释性差的风险 4.1.1 （a） 推进人工智能可 解释性研究 构建以负责任的 人工智能研发应 用体系 偏见、歧视风险 4.1.1 （b） 鲁棒性弱风险 4.1.1 （b） 被窃取、篡改的风险

通过预训练方式，实现涌 现，理解人类语言和知识 • 诞生预训练Scaling Law Deepseek-R1时刻 • o1采用强化学习，但训练复 杂推理能力，技术未公开 • DeepSeek-R1 探索出RL方 法，且公开技术 • 诞生推理型Scaling Law DeepSeek颠覆式创新——技术创新 29政企、创业者必读 技术上实现对美国的赶超 掌握通向AI下一阶段的方法论 DeepSeek颠覆式创新——技术创新 DeepSeek在政府、企业的应用问题？ 49政企、创业者必读 闭源云端通用大模型功能强大 但在政府企业场景中使用存在若干问题  训练知识为网上通用，缺少政府和企业内部知识，不懂业务，无 法解决实际问题  闭源模型云端部署，使用过程中数据外传上网，存在泄密风险  闭源模型规模庞大，无法为企业进行定制，无法本地部署  成本高昂，一般企业难以负担 50政企、创业者必读  不追求